diff --git a/ROADMAP.md b/ROADMAP.md
index 9182cb7..4e65375 100644
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 - [x] **Phase 7 — Agent-Modell Hermes 4 14B (✅ 2026-06-24):** GGUF `bartowski/NousResearch_Hermes-4-14B-GGUF` **Q6_K** (~12 GB) → `/srv/models/Hermes-4-14B-GGUF/`. llama-swap-Eintrag `Hermes-4-14B` (Alias `hermes`, `--jinja`, `-c 65536`, Backup `config.yaml.bak-pre-hermes4`). `hermes config set model.default Hermes-4-14B` + Gateway-Restart. **Verifiziert:** llama-swap lädt das Modell (`state: ready`), Agent macht sauberen Tool-Call (kein `<function>`-Leak, RAM via Terminal abgefragt). Kaltstart-Load ~3,5 min, dann ttl 1800 s. A/B gegen Qwen3-Coder jederzeit per `model.default` umschaltbar.
 - [x] **Phase 9 — Gedächtnis wächst autonom + deterministischer Kurator (✅ 2026-06-24):** Tool-Beschreibungen in `mcp_memory.py` auf ein **proaktives Protokoll** (get→Session-Start, add→proaktiv+dedup, search→vor add) → das geteilte MC-SQLite wächst aus allen Tool-Sessions mit. **Kurator: deterministisch in MC** — `POST /api/memory/dedupe` (exakt/enthalten/`SequenceMatcher`≥0.85 je Kategorie, behält den vollständigsten Eintrag; Dry-Run + Anwenden) + „🧹 Aufräumen"-Button im Memory-Tab. **Warum nicht LLM-Cron:** Test zeigte, dass sowohl Hermes 4 14B (Tool-Call als Text, nicht ausgeführt) als auch Qwen3-Coder (Erfolg nur halluziniert) die Edits NICHT real ausführten → LLM-Cron-Job wieder entfernt. Verifiziert: 18→16 (2 echte Dubletten), konservativ. Nebenbei Bugfix `_parse_cron` (cron list = Block-Format). **Offen:** optional deterministischer Schedule (`cron --no-agent --script` → ruft den Endpoint).
 - [x] **Phase 8 — Cockpit-Ausbau (✅ 2026-06-24):** Cockpit zeigt jetzt **Aktivität** (`hermes insights`: Sessions/Nachrichten/Tool-Calls/Tokens/aktiv + Top-Tool-Balken) und **„Was Hermes über dich gelernt hat"** (`USER.md`-Profil, `§`-getrennt + `MEMORY.md`). Reads in `hermes_control.py` (`learned_profile`, `insights`), Endpunkte `/api/hermes/{learned,insights}`. Beantwortet sichtbar „lernt er mit?" — ja (7 Profil-Fakten, 262 Tool-Calls/30 T verifiziert).
-- [~] **Phase 10 — Modell-Metadaten & Capabilities (Schritt 1 ✅ 2026-06-24):** Weg vom Einzel-Label („Code"/„Text") hin zu **Capability-Tags aus echten Metadaten**. `model_caps.py`: dependency-freier **GGUF-Header-Reader** (offline) liest `architecture`/`expert_count`/`context_length`/`parameter_count`; + cmd-Flags (`--jinja`=Tools bestätigt, `--mmproj`=Vision) + dünner Familien-Fallback. Tags: MoE(+aktive B), Tools (yes|likely|no), Vision, Coder, Reasoning, Embedding, native ctx/params. Models-Tab „KANN"-Spalte = Chips. Verifiziert auf der Box (qwen3moe→MoE, qwen3vl→Vision, native ctx 262k, `--jinja`→Tools). **Schritt 2 offen:** Profi-Suche/Discover mit **HF-API-Anreicherung** (`?full=true` → `gguf.architecture/context_length/chat_template` + `tags`) + Facetten-Filter (Tools/MoE/Reasoning/Vision). HF/GGUF = Quelle der Wahrheit, kein Scraping.
+- [x] **Phase 10 — Modell-Metadaten & Capabilities (✅ 2026-06-24):**
+  - **Schritt 1 (installierte Modelle):** `model_caps.py` — dependency-freier **GGUF-Header-Reader** (offline) liest `architecture`/`expert_count`/`context_length`/`parameter_count`; + cmd-Flags (`--jinja`=Tools bestätigt, `--mmproj`=Vision) + dünner Familien-Fallback. Tags: MoE(+aktive B), Tools (yes|likely|no), Vision, Coder, Reasoning, Embedding, native ctx/params. Models-Tab „KANN" = Capability-Chips. Verifiziert (qwen3moe→MoE, qwen3vl→Vision, native ctx 262k).
+  - **Schritt 2 (Discovery):** Profi-Suche mit `&full=true` (HF-Tags); Multi-Capability-Chips + **Facetten-Filter** (Tools/MoE/Logik/Bild/Code, Mehrfachauswahl, clientseitig). Discover liefert HF-Tags je Modell mit. HF/GGUF = Quelle der Wahrheit, kein Scraping.
+  - **Offen-Rest:** Tool-Erkennung in der Profi-Suche ist heuristisch (Name+Tags+Familie); authoritatives `gguf.chat_template` nur fürs Detail-Modal denkbar (per-Repo-Call). Reasoning bleibt das schwächste Signal.
 
 **Entscheidungen (gesetzt):** Memory via MCP einbinden (nicht migrieren) · **Kurswechsel 2026-06-24: mitgeliefertes Hermes-Web-Dashboard per iframe einbetten** (ersetzt Eigenbau-Chat; der alte „nicht hermes-webui"-Entscheid ist überholt — die UI ist offiziell, mit dem Install versioniert und auf genau dieses Ziel gebaut) · Agent-Modell **Hermes 4 14B** · stabiler OpenAI-API-Server bleibt für programmatischen Zugriff.